Reinforcement Learning Environment for Wavefront Sensorless Adaptive Optics in Single-Mode Fiber Coupled Optical Satellite Communications Downlinks
Notice bibliographique
Résumé
Optical satellite communications (OSC) downlinks can support much higher bandwidths than radio-frequency channels. However, atmospheric turbulence degrades the optical beam wavefront, leading to reduced data transfer rates. In this study, we propose using reinforcement learning (RL) as a lower-cost alternative to standard wavefront sensor-based solutions. We estimate that RL has the potential to reduce system latency, while lowering system costs by omitting the wavefront sensor and low-latency wavefront processing electronics. This is achieved by adopting a control policy learned through interactions with a cost-effective and ultra-fast readout of a low-dimensional photodetector array, rather than relying on a wavefront phase profiling camera. However, RL-based wavefront sensorless adaptive optics (AO) for OSC downlinks faces challenges relating to prediction latency, sample efficiency, and adaptability. To gain a deeper insight into these challenges, we have developed and shared the first OSC downlink RL environment and evaluated a diverse set of deep RL algorithms in the environment. Our results indicate that the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm outperforms the Soft Actor–Critic (SAC) and Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) algorithms. Moreover, PPO converges to within 86% of the maximum performance achievable by the predominant Shack–Hartmann wavefront sensor-based AO system. Our findings indicate the potential of RL in replacing wavefront sensor-based AO while reducing the cost of OSC downlinks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».